Newest papers

Multiclass Boundary Refinement with Neural Cellular Automata for Remote Sensing Land Cover Segmentation

Pascoassis Souza Santos Meira, Gilson Antonio Giraldi,  Rafael Duarte Coelho dos Santos · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.30007 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Phân đoạn ngữ nghĩa của hình ảnh cảm biến từ xa thường đặt ranh giới lớp một vài pixel từ nơi chúng thực sự nằm, và lỗi vị trí này được tập trung trong dải mỏng được đo bằng Boundary IoU (BIoU). Chúng tôi xử lý tinh chế ranh giới như một ứng dụng lặp đi lặp lại của một quy tắc địa phương nhỏ được học: Boundary Refinement Neural Cellular Automaton (BRNCA), bắt đầu từ xác suất lớp của một phân đoạn đông lạnh, được đào tạo trước và sửa chữa chúng từ tế bào này sang tế bào. Chúng tôi tổng quát rNCA nhị phân cho trường hợp đa lớp bằng cách giữ các kênh có thể nhìn thấy trên đơn giản xác suất thông qua một Aitchison (địa chỉ log) cập nhật và thêm các kênh ẩn miễn phí. Cấu hình tốt nhất cải thiện BIo trung bình trên phân

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Semantic segmentation of remote sensing imagery often places class boundaries a few pixels away from where they truly lie, and this position error is concentrated in the thin band measured by Boundary IoU (BIoU). We treat boundary refinement as the iterated application of a small learned local rule: the Boundary Refinement Neural Cellular Automaton (BRNCA), that starts from the class probabilities of a frozen, pre-trained segmenter and corrects them cell by cell. We generalise the binary rNCA to the multiclass case by keeping the visible channels on the probability simplex through an Aitchison (log-space) update and by adding free hidden channels. The best configuration improves the mean BIoU over the base segmenter by 2.36 points (from 46.63 to 48.99). The gain is concentrated on the irregular woodland class (+8.5 points BIoU); this suggests that position error is correlated with the fractal dimension of the class boundaries.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Boundary (topology), Computer science, Segmentation, Artificial intelligence, Remote sensing, Pixel

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange